Sunucusuz Hesaplama

Sunucusuz Mimariyi Anlama

Sunucusuz bilişim ile uygulamalar, belirli olaylar tarafından tetiklenen bireysel, bağımsız işlevlere ayrılır. Bu olaylar HTTP istekleri, veri değişiklikleri, sistem olayları ve hatta zamanlanmış tetikleyiciler arasında değişebilir. Bir işlev tetiklendiğinde, bulut sağlayıcısı kodu çalıştırmak için gerekli bilgi işlem kaynaklarını anında tahsis eder ve ardından işlev artık çalışmadığında kaynakları otomatik olarak ölçeklendirir. Bu isteğe bağlı, olay odaklı yürütme, sunucuların uygulama talebinden bağımsız olarak sürekli çalıştığı, potansiyel kaynak israfına ve artan operasyonel karmaşıklığa yol açan geleneksel sunucu tabanlı mimarilerle tezat oluşturmaktadır. Sunucusuz mimariler, bulut bilişimin önemli bir bileşenidir ve uygulamaları dağıtmak ve yönetmek için daha çevik ve verimli bir yol sunar.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi için Faydalar

Sunucusuz bilişim, genellikle hesaplama açısından yoğun görevler ve değişken talepler içeren yapay zeka ve makine öğrenimi iş yükleri için önemli avantajlar sunar.

• Ölçeklenebilirlik: Sunucusuz platformlar, kaynakları talebe göre otomatik olarak ölçeklendirir. Bu, bir nesne algılama API'si için yoğun saatlerde veya büyük veri kümelerinin toplu işlenmesi sırasında olduğu gibi kullanımda ani artışlar yaşayabilecek ML uygulamaları için çok önemlidir.
• Maliyet Verimliliği: Yalnızca kodunuz gerçekten çalışırken tüketilen işlem süresi için ödeme yaparsınız. Hareketsizlik veya değişken kullanım dönemleri olabilecek AI/ML projeleri için bu kullandıkça öde modeli, her zaman açık sunucuları korumaktan önemli ölçüde daha uygun maliyetli olabilir.
• Azaltılmış Operasyonel Ek Yük: Geliştiriciler sunucu yönetimi görevlerinden kurtularak model geliştirme, hiperparametre ayarlama ve özellik mühendisliğine odaklanabilirler. Bu kolaylaştırılmış iş akışı, geliştirme döngülerini hızlandırır ve altyapı yönetimiyle ilişkili operasyonel yükü azaltır.
• Daha Hızlı Dağıtım: Sunucusuz işlevler hızlı ve kolay bir şekilde dağıtılabilir, böylece AI/ML projelerinde hızlı yineleme ve denemeler yapılabilir. Ultralytics HUB gibi platformlarla entegrasyon, aşağıdakilerin dağıtımını daha da basitleştirir Ultralytics YOLO sunucusuz ortamlarda modeller.

AI/ML'de Gerçek Dünya Uygulamaları

Sunucusuz bilişim, çeşitli AI/ML uygulamalarında kullanılıyor:

• Gerçek Zamanlı Çıkarım API'leri: ML modellerinin sunucusuz işlevler olarak dağıtılması, ölçeklenebilir ve uygun maliyetli model hizmet uç noktalarının oluşturulmasına olanak tanır. Örneğin, bir görüntü sınıflandırma modeli Ultralytics YOLOv8 yüklenen görüntüler üzerinde gerçek zamanlı tahminler sağlamak için sunucusuz bir API olarak dağıtılabilir. Bu, tıbbi görüntü analizi veya üretimde otomatik kalite kontrolü gibi anlık analiz gerektiren uygulamalar için idealdir.
• Veri Ön İşleme Ardışık Düzenleri: Sunucusuz işlevler, olay güdümlü veri ardışık düzenleri oluşturmak için çok uygundur. Sensörlerden veya kullanıcı yüklemelerinden sürekli olarak yeni verilerin toplandığı bir sistem hayal edin. Sunucusuz işlevler, model eğitimi veya analizi için kullanılmadan önce bu verilerin otomatik olarak ön işleme tabi tutulması (temizlenmesi, dönüştürülmesi ve zenginleştirilmesi) için tetiklenebilir. Bu, özellikle görüntü verilerinin eğitimden önce işlenmesi gereken tarımda bilgisayarla görme gibi senaryolarda faydalı olabilir Ultralytics YOLOv5 mahsul izleme için modeller.

Sunucusuz ve Uç Bilişim

Sunucusuz bilişim bulut tabanlı yürütmeye odaklanırken, uç bilişim hesaplama ve veri depolamayı veri kaynağına, genellikle fiziksel cihazlara veya yerel sunuculara yaklaştırır. Uç bilişim, otonom araçlarda gerçek zamanlı nesne algılama veya yapay zeka destekli güvenlik kameraları gibi ultra düşük gecikme süresi ve çevrimdışı işleme gerektiren uygulamalar için faydalıdır. Sunucusuz ve uç bilişim birbirini dışlamaz ve uç cihazların ilk veri işlemeyi gerçekleştirdiği ve sunucusuz işlevlerin daha karmaşık, bulut tabanlı görevleri yerine getirdiği hibrit mimarilerde birleştirilebilir.

Popüler sunucusuz platformlar arasında AWS Lambda, Google Cloud Functions ve Azure Functions yer almaktadır. Bu platformlar, sunucusuz AI/ML uygulamalarını verimli bir şekilde oluşturmak ve dağıtmak için gerekli altyapı ve araçları sağlar.